ISIC-2018 表6中，DCSAU-Net 在指标上比levite提高了2.4%，DSC比UNet 3+增加了1.8%。该模型的recall 为0.922，accuracy 为0.960，优于其他基线方法。特殊说明：高recall更有利于临床应用。BraTS 2021 表7，DCSAU-Net 的DSC为0.788，mIoU为0.703，分别比ResUnet++高1.7%和2.1%。2、消融实验 虽然 U-...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA块后面跟着一...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA...
因此,DCSAU-Net 在平均交并比 (mIoU) 和 F1-socre 方面显示出比其他最先进 (SOTA) 方法更好的性能。 更重要的是,所提出的模型在具有挑战性的图像上表现出更好的分割性能。 Subjects: Image and Video Processing (eess.IV); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) ...
2 人赞同了该文章 编码器中提出两个子网络,紧凑分裂注意(CSA)和深度卷积(DC)。 CSA模块加强了不同核大小的卷积之间的特征连接。 The framework of CSA block 为了避免梯度随层数增加而消失,扩大接收域,DC模块采用了残差设计。 The architecture of DC block 解码器采用U型结构实现特征融合。 DCSAU-Net ...
DCSAU-Net 来自 ACM 喜欢 0 阅读量: 3 作者:XuQing,MaZhicheng,HENa,DuanWenting 摘要: learning architecture with convolutional neural network achieves outstanding success in the field of computer vision. Where U-Net has made a great breakthrough in biomedical image segm......
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。
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